손자병법 모공편에 `지피지기면 백전불패`라는 글이 실려 있는데, 이는 사실 판단을 위한 정보의 가치가 `백전불패`를 위한 기본임을 함축하고 있다. 정보의 가치와 중요성은 과거 춘추전국시대보다 더욱 치열하게 글로벌 시장을 무대로 비즈니스를 하고 있는 현대기업에 보다 절실하다. 미국 브루킹스연구소는 1982년 기준으로 장부상의 유형가치가 기업 시장가치의 62%였으나 10년 후에는 38%로 하락했으며, 지금은 유형자산의 장부가치가 기업의 시장가치 대비 10~15% 정도에 불과하다는 연구조사를 발표한 바 있다. 이는 기업의 가치 창출 기회가 유형자산 관리에서 정보를 기반으로 하는 지식관리로 옮겨가고 있음을 단적으로 보여주는 것이다. 그러나 대부분의 기업이 이러한 흐름을 이해하면서도 효율적인 정보관리 프레임워크를 갖지 못하는 것은 데이터 가치에 의한 분류 부재와 경쟁력 있는 정보 생성을 위한 하부구조가 뒷받침되지 못하기 때문이다. 이를 정보관리 관점에서 바라보면, 엄청나게 많은 기업 데이터를 `어떻게 효율적이고 경제적으로 관리할 것인가`와 그와 같은 방대한 데이터를 `어떠한 방법으로 기업이 원하는 고부가가치를 가진 정보로 가공할 것인가`의 과제로 요약된다. 최근 IT 시장에서 회자되는 정보수명주기관리(ILM)는 첫 번째 과제에 대한 가장 일반적인 대안으로 접근되고 있으며, 두 번째 과제는 데이터웨어하우스(DWH)로 대변되는 기업 정보공장(Information Factory)의 아키텍처 재정의에서 해답을 찾아야 할 것이다.
정보가치 사이클별 관리…비즈니스 최적화
최근 화두가 되고 있는 ILM은 개별 스토리지 기술이나 제품이 아니라 기업 내 관련 조직에서 정보에 대한 통제ㆍ관리를 강화할 수 있는 전반적인 정보관리 접근방법의 한 틀에서 해석돼야 한다. 오늘날 대부분의 기업은 정보를 필요로 하는 사용자에게 기업 데이터의 접근역량을 높여줘야 하는 동시에 데이터 관리비용과 복잡성을 통제해야 하는 두 가지 상충하는 목표를 만족해야 한다. 이를 효율적으로 관리하기 위한 최선의 방법은 비즈니스 관점에서 다양한 데이터를 시간의 경과에 따른 가치기준으로 차별화해 관리하는 것이며, 이러한 접근법이 곧 ILM의 출발의 모태가 된 것이다.
현재 대부분의 기업이 이해하는 ILM 접근법은 데이터의 가치를 기준으로 핵심 데이터는 고가의 고성능 디스크에 두고, 접근빈도가 적은 데이터인 경우 용량위주의 저가 디스크에 보관하며, 복구 또는 간헐적 접근을 필요로 하는 데이터는 테이프를 통해 보관하되 스토리지간 데이터 이동 관리를 별도의 유틸리티를 통해 자동 복제와 백업해 관리 저장비용을 최소화한다는 협의의 ILM 개념 정도이다.
그러나 스토리지 장치를 포함한 데이터와 관련된 비용은 단순히 물리적인 저장장치만으로 산출되는 것이 아니라는데 IT 관리자의 고민이 있다. 기가연구소 보고서에 따르면, 데이터베이스(DB) 관리자 1인이 관리할 수 있는 스토리지 용량은 평균 500GB에서 최대 2TB를 넘지 못하며, 가트너그룹은 기업의 스토리지 비용과 관련해 물리적 하드웨어 구입비가 12%에 불과한 반면 74%가 관리비용으로 구성된다는 결과를 발표했다.
따라서 IT 관리자의 관점에서는 다양한 수집 채널에서 발생하는 방대한 데이터 자체에 초점을 맞춰 이의 효율적 통제방안을 계획한 후 이를 다시 그 가치에 따라 다양하고 차별화 된 저장 장치에 보관하는 것이 보다 바람직하다.
기업에서 발생되는 방대한 데이터의 가치는 비즈니스 민감도ㆍ접근 빈도ㆍ요구되는 응답시간ㆍ보존기간을 종합해 결정되고, 이후 그 중요도에 따라 적절한 저장장치에서의 보유기간이 결정된다. 그러나 매우 복잡하게 얽혀있는 데이터의 상호 종속성을 이해할 수 없는 상황에서 특정 데이터의 보유기간을 단순하게 정의한다는 것은 쉬운 일이 아니다.
그렇다고 모든 데이터를 운영DB 또는 데이터웨어하우스(DWH)에 무한정 보관하는 것은 관리비용을 넘어 관리 불가한 상황에 이를 수 있음은 쉽게 예상할 수 있는 일이다.
이러한 문제점은 하나의 통합된 DB 내에 빈번하게 사용되는 활성(active) 데이터와 간헐적으로 사용되거나 또는 전혀 사용되지 않는 비활성(inactive) 데이터가 혼재하고 있는데서 그 원인을 찾을 수 있다. 영국의 상위 200기업의 데이터 사용 빈도를 조사한 샌드 테크널리지의 결과에 의하면 데이터 관리에도 파레토의 `80대 20` 규칙이 적용돼 약 20% 정도의 데이터만이 높은 빈도로 사용되며, 80%는 간헐적으로 사용되거나 아예 사용되지 않는 것으로 나타났다.
이를 통해 기업의 데이터관리의 핵심은 상대적으로 가치가 낮은 비활성 데이터를 어떻게 분류하고 이를 관리할 것인가로 좁혀질 수 있다.
이에 대한 가장 적절한 대안은 ILM에 기반한 아카이빙(archiving) 솔루션을 도입하는 것이다. ILM의 가장 핵심적인 요소는 실제 운영 DB에서 일정시간이 지남에 따라 비즈니스 가치가 감소한 데이터를 분류한 후 이를 별도의 DB로 관리할 수 있는 아카이빙 솔루션으로, 기업의 ILM 구현을 위한 가장 핵심적인 기술로 평가받고 있다.
아카이빙은 광범위한 의미에서 백업과 그 기능이 유사하나 비즈니스 가치가 줄어든 데이터를 핵심업무 위주로 운영되는 DB에서 분리해 이를 복제한 후 운용 DB에서 그 내용을 삭제함을 원칙으로 한다. 이는 비즈니스 정책에서 결정된 일정 분량의 데이터만 운영 DB에 보관해 스토리지 비용을 줄이고 일정한 성능을 유지한다는 관점에서 매우 이상적인 대안을 제공한다.
또 아카이빙 된 데이터가 특정조직 및 애플리케이션에서 필요한 경우 이를 직접 접근해 조직의 정보 접근 요구를 만족시킬 수 있는 특징을 제공한다.
아카이빙의 또 다른 특징은 대부분 압축기능을 제공해 데이터의 물리적 크기를 감소시키는 것이다. 이러한 압축기능은 특히 비활성 데이터 관리에 높은 효율성과 경제성을 제공하는데, 이는 데이터 크기의 최소화로 물리적 데이터 관리뿐 아니라 스토리지 저장공간 및 구성을 매우 단순하게 해 데이터 관리자의 업무부하를 최소화하는 이점을 제공할 수 있기 때문이다.
압축 아카이빙 된 파일은 저장장치를 공급하는 플랫폼 벤더의 ILM 유틸리티 관점에서는 하나의 파일로 간주되기 때문에 이들 ILM 아키텍처와 상호 연계돼 기업은 최대의 효율성과 경제성을 얻을 수 있다. 따라서 ILM을 구현하려는 기업은 계획 앞단에서 데이터의 수명주기 정의화 함께 아카이빙을 우선적으로 고려하는 전략을 수립하는 것이 매우 중요하다.
전사적 자원관리나 DWH를 구축한 대부분의 기업이 이들 시스템 도입 때 데이터 증가에 대비한 아카이빙 시스템을 계획하지 않아 방대한 데이터 처리에 많은 고민을 하고 있음은 그 좋은 예가 될 것이다. 실제로 ERP 도입 시 아카이빙을 같이 계획하거나 오픈 후 바로 아카이빙을 구현한 회사에 비해 그렇지 않은 회사는 성능이나 관리 부하 증대로 인한 비가시적 비용 부분은 제외한 상태에서도 약 5~10배의 비용증가가 발생하고, 프로젝트 기간 또한 평균 3~6배 증가하는 것으로 보고되고 있다.
정보가치 사이클별 관리…비즈니스 최적화
최근 화두가 되고 있는 ILM은 개별 스토리지 기술이나 제품이 아니라 기업 내 관련 조직에서 정보에 대한 통제ㆍ관리를 강화할 수 있는 전반적인 정보관리 접근방법의 한 틀에서 해석돼야 한다. 오늘날 대부분의 기업은 정보를 필요로 하는 사용자에게 기업 데이터의 접근역량을 높여줘야 하는 동시에 데이터 관리비용과 복잡성을 통제해야 하는 두 가지 상충하는 목표를 만족해야 한다. 이를 효율적으로 관리하기 위한 최선의 방법은 비즈니스 관점에서 다양한 데이터를 시간의 경과에 따른 가치기준으로 차별화해 관리하는 것이며, 이러한 접근법이 곧 ILM의 출발의 모태가 된 것이다.
현재 대부분의 기업이 이해하는 ILM 접근법은 데이터의 가치를 기준으로 핵심 데이터는 고가의 고성능 디스크에 두고, 접근빈도가 적은 데이터인 경우 용량위주의 저가 디스크에 보관하며, 복구 또는 간헐적 접근을 필요로 하는 데이터는 테이프를 통해 보관하되 스토리지간 데이터 이동 관리를 별도의 유틸리티를 통해 자동 복제와 백업해 관리 저장비용을 최소화한다는 협의의 ILM 개념 정도이다.
그러나 스토리지 장치를 포함한 데이터와 관련된 비용은 단순히 물리적인 저장장치만으로 산출되는 것이 아니라는데 IT 관리자의 고민이 있다. 기가연구소 보고서에 따르면, 데이터베이스(DB) 관리자 1인이 관리할 수 있는 스토리지 용량은 평균 500GB에서 최대 2TB를 넘지 못하며, 가트너그룹은 기업의 스토리지 비용과 관련해 물리적 하드웨어 구입비가 12%에 불과한 반면 74%가 관리비용으로 구성된다는 결과를 발표했다.
따라서 IT 관리자의 관점에서는 다양한 수집 채널에서 발생하는 방대한 데이터 자체에 초점을 맞춰 이의 효율적 통제방안을 계획한 후 이를 다시 그 가치에 따라 다양하고 차별화 된 저장 장치에 보관하는 것이 보다 바람직하다.
기업에서 발생되는 방대한 데이터의 가치는 비즈니스 민감도ㆍ접근 빈도ㆍ요구되는 응답시간ㆍ보존기간을 종합해 결정되고, 이후 그 중요도에 따라 적절한 저장장치에서의 보유기간이 결정된다. 그러나 매우 복잡하게 얽혀있는 데이터의 상호 종속성을 이해할 수 없는 상황에서 특정 데이터의 보유기간을 단순하게 정의한다는 것은 쉬운 일이 아니다.
그렇다고 모든 데이터를 운영DB 또는 데이터웨어하우스(DWH)에 무한정 보관하는 것은 관리비용을 넘어 관리 불가한 상황에 이를 수 있음은 쉽게 예상할 수 있는 일이다.
이러한 문제점은 하나의 통합된 DB 내에 빈번하게 사용되는 활성(active) 데이터와 간헐적으로 사용되거나 또는 전혀 사용되지 않는 비활성(inactive) 데이터가 혼재하고 있는데서 그 원인을 찾을 수 있다. 영국의 상위 200기업의 데이터 사용 빈도를 조사한 샌드 테크널리지의 결과에 의하면 데이터 관리에도 파레토의 `80대 20` 규칙이 적용돼 약 20% 정도의 데이터만이 높은 빈도로 사용되며, 80%는 간헐적으로 사용되거나 아예 사용되지 않는 것으로 나타났다.
이를 통해 기업의 데이터관리의 핵심은 상대적으로 가치가 낮은 비활성 데이터를 어떻게 분류하고 이를 관리할 것인가로 좁혀질 수 있다.
이에 대한 가장 적절한 대안은 ILM에 기반한 아카이빙(archiving) 솔루션을 도입하는 것이다. ILM의 가장 핵심적인 요소는 실제 운영 DB에서 일정시간이 지남에 따라 비즈니스 가치가 감소한 데이터를 분류한 후 이를 별도의 DB로 관리할 수 있는 아카이빙 솔루션으로, 기업의 ILM 구현을 위한 가장 핵심적인 기술로 평가받고 있다.
아카이빙은 광범위한 의미에서 백업과 그 기능이 유사하나 비즈니스 가치가 줄어든 데이터를 핵심업무 위주로 운영되는 DB에서 분리해 이를 복제한 후 운용 DB에서 그 내용을 삭제함을 원칙으로 한다. 이는 비즈니스 정책에서 결정된 일정 분량의 데이터만 운영 DB에 보관해 스토리지 비용을 줄이고 일정한 성능을 유지한다는 관점에서 매우 이상적인 대안을 제공한다.
또 아카이빙 된 데이터가 특정조직 및 애플리케이션에서 필요한 경우 이를 직접 접근해 조직의 정보 접근 요구를 만족시킬 수 있는 특징을 제공한다.
아카이빙의 또 다른 특징은 대부분 압축기능을 제공해 데이터의 물리적 크기를 감소시키는 것이다. 이러한 압축기능은 특히 비활성 데이터 관리에 높은 효율성과 경제성을 제공하는데, 이는 데이터 크기의 최소화로 물리적 데이터 관리뿐 아니라 스토리지 저장공간 및 구성을 매우 단순하게 해 데이터 관리자의 업무부하를 최소화하는 이점을 제공할 수 있기 때문이다.
압축 아카이빙 된 파일은 저장장치를 공급하는 플랫폼 벤더의 ILM 유틸리티 관점에서는 하나의 파일로 간주되기 때문에 이들 ILM 아키텍처와 상호 연계돼 기업은 최대의 효율성과 경제성을 얻을 수 있다. 따라서 ILM을 구현하려는 기업은 계획 앞단에서 데이터의 수명주기 정의화 함께 아카이빙을 우선적으로 고려하는 전략을 수립하는 것이 매우 중요하다.
전사적 자원관리나 DWH를 구축한 대부분의 기업이 이들 시스템 도입 때 데이터 증가에 대비한 아카이빙 시스템을 계획하지 않아 방대한 데이터 처리에 많은 고민을 하고 있음은 그 좋은 예가 될 것이다. 실제로 ERP 도입 시 아카이빙을 같이 계획하거나 오픈 후 바로 아카이빙을 구현한 회사에 비해 그렇지 않은 회사는 성능이나 관리 부하 증대로 인한 비가시적 비용 부분은 제외한 상태에서도 약 5~10배의 비용증가가 발생하고, 프로젝트 기간 또한 평균 3~6배 증가하는 것으로 보고되고 있다.
